及时准确掌握区域水土流失情况、推动水土流失科学治理，已成为生态环境建设的迫切需要。随着科技的发展，水土流失监测的方法和体系正逐步完善^[1]。区域尺度水土流失监测包括基于土壤侵蚀分类分级标准的3因子定性分析法、基于监测评价多因子指标体系的综合指数法、基于水土流失调查单元的抽样统计分析法、遥感和地统计法和基于物理经验模型的模型法^[2-4]等5类评价方法。

2018年，水利部实施《全国水土流失动态监测规划(2018—2022年)》，以县为单元开展水土流失动态监测，掌握全国水土流失情况^[5]。2020年，水利部水土保持监测中心颁布《2020年度水土流失动态监测技术指南》(简称“技术指南”)^[6]，明确水力侵蚀计算基于CSLE模型，结合野外调查，利用栅格统计的方法，计算土壤侵蚀模数。2021年，水利部水土保持监测中心印发《水土流失图斑落地工作技术细则(试行)》(水保监〔2021〕41号)，以年度水土流失动态监测成果为基础，通过水土流失图斑确定与判断软件，将栅格形式表达的土壤侵蚀强度图概化为以矢量形式表达的土壤侵蚀强度图，为水土保持规划设计和综合治理等服务。

目前已有学者开展基于不同空间数据结构的土壤侵蚀评价：吴思颖等^[7]、陈锋等^[8]基于栅格数据结构对安溪县、元阳县等进行土壤侵蚀计算、统计。邹海天等^[9]从计算精度、空间分布、计算过程等方面对比分析外井沟小流域栅格、矢量2种数据结构土壤侵蚀计算结果的差异。已有研究发现，基于栅格数据结构进行土壤侵蚀计算、统计，单个矢量地块会存在多个栅格和多种侵蚀强度，难以直接应用于以矢量地块为对象的水土流失治理和规划，而直接采用矢量进行县域尺度评价的相关研究较少，分析不同空间数据结构对县域尺度土壤侵蚀评价的影响还缺乏深入的研究。

鉴于此，笔者以河南省汝州市为研究区域，采用基于栅格数据结构的3种方法和基于矢量数据结构的2种方法，采用CSLE模型，分析县域尺度不同计算方法和统计方法的土壤侵蚀差异，并探讨不同方法的适用性，为县域尺度水力侵蚀评价提供参考。

1 研究区概况

汝州市位于河南省中西部，E 112.30°~113.05°, N 33.94°~34.24°(图 1)。地势呈南北高、中间低的特点，山地丘陵面积占78.1%。属暖温带大陆性季风气候，四季分明。年均气温15 ℃，年均降水量606.5 mm，汛期集中在7月上旬至8月下旬。土壤类型主要有褐土、潮土为主，兼有部分砂浆黑土。植被为暖温带阔叶落叶林带。总面积1 573 km²，土地利用以耕地、林地为主。属伏牛山中条山国家级水土流失重点治理区，2020年水力侵蚀面积403.51 km²，占土地面积的25.65%。

2 材料与方法 2.1 数据及处理

1) 遥感影像：2 m分辨率GF-1和ZY-3遥感影像(时相2020年4—6月)、250 m分辨率MODIS-NDVI产品(2017—2019年)。

2) 土地利用/水土保持措施解译：对影像进行投影变换、配准、镶嵌、裁剪等处理，借助ArcGIS，按技术指南^[6]，采用人机交互解译方法获取土地利用矢量图斑。

3) 土壤/植被覆盖度/地形数据：土壤来源于河南省土壤类型图(1 ∶20万)；植被覆盖度基于MODIS-NDVI产品，采用参数修正法^[6]计算；地形采用30 m分辨率DEM图(地理空间数据云)，通过LS提取工具^[10]计算坡长(L)、坡度(S)因子。数据均重采样为10 m分辨率，并矢量化，用于细化土地利用矢量图斑。

4) CSLE模型因子数据：降雨侵蚀力因子(R)、土壤可蚀性因子(K)由淮河流域水土保持监测中心站提供，耕作措施因子(T)、水土保持工程措施因子(E)、生物措施因子(B)根据技术指南^[6]直接赋值或计算。数据均重采样为10 m分辨率。

2.2 基于栅格的土壤侵蚀计算与统计

基于中国土壤流失方程(CSLE)，按SL190—2007《土壤侵蚀分类分级标准》^[11]和技术指南^[6]判定土壤侵蚀强度，利用ArcGIS软件生成县域土壤侵蚀强度栅格图层。

在统计侵蚀结果时，采用以下3种方法：

1) 栅格统计法：基于土壤侵蚀强度栅格，统计栅格数量，获得不同土壤侵蚀强度面积。

2) 技术指南土壤侵蚀地块水土流失评价方法(简称“地块评价法”)：基于土壤侵蚀强度栅格，以土地利用矢量地块为单元，地块内轻度及以上侵蚀强度栅格数量超过地块面积50%时，则判定该地块为水土流失地块，统计获得土壤侵蚀面积。

3) 水土流失图斑确定与判断软件统计法(简称“软件判断法”)：基于土壤侵蚀强度栅格，以土地利用矢量地块为单元，人为判定人为水土流失地块强度，利用北京师范大学水土流失图斑确定与判断软件，对其他地类以地块侵蚀模数、高强度指数2个指标，按大小排序，以栅格统计的土地利用二级类型土壤侵蚀面积为目标值进行面积累加，至与目标值接近时，判定为水土流失地块，统计不同土壤侵蚀强度面积。高强度指数：地块内强烈(含)以上高强度侵蚀面积占地块内水蚀或风蚀面积之比。

软件判定原则：以土地利用二级类为比较标准，基于图斑计算的水蚀面积与基于栅格统计水蚀面积相对误差≤0.5%，水蚀各强度级图斑累计面积与基于栅格统计的水蚀各强度级面积相对误差≤1%, 基于水土流失图斑计算的水蚀面积与基于栅格统计的水蚀面积相对误差≤1%。

2.3 基于矢量的土壤侵蚀计算与统计

1) 原始矢量地块均值计算法(简称“原始矢量法”)：以土地利用矢量图斑为单元，提取图斑内CSLE 7个因子均值，进行乘积运算，获取图斑侵蚀模数，判定土壤侵蚀强度。

2) 细化矢量地块均值计算法(简称“细化矢量法”)：将土壤类型、坡度、植被覆盖度等矢量数据，逐步与土地利用矢量图斑进行叠加，提取细化图斑内CSLE 7个因子均值，计算获取细化图斑的土壤侵蚀模数、强度。依据技术指南^[6]，最小图斑控制面积≥400 m²。

2.4 土壤侵蚀计算结果差异分析

从土壤侵蚀强度，不同土地利用土壤侵蚀，及计算量、图斑大小、成图效果等方面，分析不同计算和统计方法结果差异。

不同侵蚀强度或土地利用侵蚀面积差异率：

$ \begin{gathered} C=A-Q ;\\ D=C / Q。\end{gathered} $

式中：C为不同侵蚀强度或土地利用侵蚀面积差值，km²；A为非基准方法不同土壤侵蚀强度或土壤侵蚀面积，不同方法以下标进行区分，km²；Q为基准方法不同土壤侵蚀强度或土壤侵蚀面积，不同方法以下标进行区分，km²；D为侵蚀强度或不同土地利用侵蚀面积差异率，%。

计算量从计算所需数据量大小MB和运算时间长短min反映。图斑大小采用图斑数量、图斑面积标准差、单位面积图斑数量等来表达^[12]。成图效果利用Fragstats 4.2软件提取聚集度指数(aggregation index)^[13]，分析水力侵蚀面积及强度空间分布。聚集度指数取值越小，越接近于0，图斑越离散。

3 结果与分析 3.1 基于栅格计算的3种统计方法土壤侵蚀差异

以动态监测采用的栅格统计结果为基准，对比其他2种方法差异。从侵蚀强度(表 1)看，地块评价法无法生成不同侵蚀强度面积，且侵蚀面积差值和差异率均较大。而软件判断法侵蚀面积相差0.05 km²，差异率仅0.01%，且只在轻度和中度侵蚀面积略有差异。

从不同土地利用土壤侵蚀面积(表 2)看，地块评价法中，林地差异率最小，为0.48%；交通建设用地差异率最大，达121.9%。软件判断法中，园地、其他交通用地侵蚀面积没有差异；草地差异率最大，为-2.17%，远小于地块评价法。

从计算量看，栅格统计法数据量小，运算耗时短，简便快捷。地块评价法、软件判断法数据量与计算步骤增加，计算及统计时间均有不同程度增加，地块评价法增加时间较多。

从成图效果(图 2)看，地块评价法无法生成土壤侵蚀强度空间分布图。栅格统计法以栅格成图，聚集度指数88.89%，离散程度高，连续性差，空间分布相对分散，成图效果较差。软件判断法以矢量成图，聚集度指数96.81%，离散程度低，连续性好，空间分布相对集中，成图效果较好。

3.2 基于矢量的2种计算方法土壤侵蚀差异

以原始矢量法为基准，对比分析细化矢量法土壤侵蚀差异。从表 3可见，轻度侵蚀面积差值最大，为-81.43 km²，但差异率最小，为-17.08%；剧烈侵蚀差值最小，为0.01 km²，但却是从无到有的变化。

从表 4可见，细化矢量法不同土地利用侵蚀面积均小于原始矢量法。其中，建设用地差异率最小，为4.46%；交通运输用地差异率最大，为50.33%。

从图斑大小(表 5)可见，不同因素叠加后，图斑数量增长7.27倍，单位面积数量增长7.47倍，而平均面积减小0.06 km²，面积标准差缩小7.25倍，图斑尺寸减小，图斑破碎程度增大。外井沟研究^[9]发现，因素叠加后，56.93 km²的小流域图斑数量增长3.12倍，单位面积数量扩大8.6倍，地块平均面积减小0.05 km²。可见，无论是小流域还是县域尺度，细化矢量法对刻画更为细致，但会使图斑数量成倍增加，同时增加破碎、无效图斑，增加后续计算量，之后研究中可探索应用微流域来表达地形对图斑细化的影响。

从计算量看，细化后图斑矢量数据增大至337 MB，计算用时增长为原来的1.5倍，统计时间增加1 min。

如图 3所示，原始矢量法、细化矢量法聚集度指数分别为93.65%、96.81%，细化矢量法离散程度较低，成图效果较好。同时，细化矢量法对不同侵蚀强度刻画更细致，改善原始矢量法对中度及以上强度侵蚀刻画较弱的情况。

3.3 基于栅格计算与矢量计算方法差异

由于地块评价法无法描述各侵蚀强度面积，笔者对其余4种方法侵蚀结果进行方差分析。结果(表 6)可见，P＜0.01，结果差异具有高度统计意义。其方差也显示出各方法计算结果具有较大的差异性，依据不同情况选择不同方法会对最终结果造成影响。

软件判断法与栅格统计法在不同侵蚀强度和土地利用侵蚀面积差异都较小。因此，以动态监测采用的栅格统计法为基准，分析矢量计算法土壤侵蚀差异。

如表 7所示，原始矢量法剧烈侵蚀差异率最大，为-100%；轻度侵蚀差异率最小，为-45.79%。细化矢量法剧烈侵蚀无差异，强烈侵蚀差异率最大，为-278.16%。

如表 8所示，原始矢量法、细化矢量法交通运输用地差异率均最大，分别为-2 539.42%、1 210.95%，建设用地差异率均最小，分别为-5.97%、1.25%。

小流域尺度^[9]上，细化矢量法与栅格统计法侵蚀面积差异率为8.47%；侵蚀强度面积上，强烈侵蚀无差异，中度和极强烈侵蚀相差0.01 km²，轻度差值较大也仅为2.66 km²。但在县域尺度上，计算结果差值和差异率都较大，较难实现准确的土壤侵蚀评价。

从计算量看，栅格数据计算明显快于矢量数据。栅格统计法不涉及矢量数据，历时最短；细化矢量法数据量最大，计算、统计历时最长；软件判断法则介于两者之间。

如图 2和图 3所示，与栅格统计法相比，矢量计算法聚集度指数较高，连续性优，离散程度较低，成图效果较好，而与软件判断法基本一致。

4 讨论

1) 空间数据结构对土壤侵蚀计算结果有一定的影响。栅格计算时，CSLE模型7因子均为10 m分辨率栅格，但E、T因子是采用中心属性值法(rule of centric cell)栅格化获得，此过程是一个有损转换过程，且精度损失与栅格大小呈正相关^[14]。可研究采用最大面积值法(rule of maximum area)^[15]栅格化，探索不同方法对因子精度的影响，选择最优转化方法。在矢量计算时，采取分区统计平均值(mean)获取图斑因子值，概化了地块内部因素，可采用众数(majority)和中值(median)获取因子值，分析不同方式下结果差异。

2) 图斑尺寸对矢量计算过程和结果产生影响。在图斑解译过程中，最小图斑以400 m²控制，但山地丘陵区林地、耕地、其他交通用地等连续分布，解译出超5 km²大图斑17个。在原始矢量法获取因子值时，图斑尺寸越大，概化信息越多，结果差异越大。而细化矢量法计算过程中，因图斑内部因素复杂，此17个图斑细化后数量增至1万7 100个，产生大量无效图斑，实际操作过程中通常需要进行小图斑综合处理^[16]，增加数据量和工作量。因此，在图斑解译过程中，应探索控制大图斑面积和细化图斑方法，减少大图斑对计算的影响。

3) 参考SL 190—2007《土壤侵蚀分类分级标准》^[11]，选取81块经过软件判断法生成的侵蚀图斑进行野外侵蚀强度复核。经实地调查，20块图斑侵蚀强度偏高或偏低、地块边界不准确，以耕地、林地为主，准确率75.31%。错误的图斑面积均较大，内部坡度、坡长多数变化较大，覆盖度等因素复杂交错，在实际土地利用图斑勾绘过程中，可根据遥感影像勾绘完整坡面的图斑，即可减轻坡度坡长变化带来的影响，同时又可控制图斑面积，提高判断准确率。水土流失图斑落地与判断软件也可依据不同土地利用方式的不同覆盖度特点，探索不同土地利用修正系数，减轻覆盖度复杂变化带来的影响。

5 结论

1) 5种计算、统计方法的土壤侵蚀结果均有所差异。软件判断法和栅格统计法土壤侵蚀差异较小，而地块评价方法、原始矢量法、细化矢量法较栅格统计法差异较大。

2) 基于栅格计算的3种统计方法，栅格统计法数据量小，运算时间短，但成图效果差，较难实现地块化管理，适用于快速、准确掌握土壤侵蚀面积、强度和不同土地利用土壤侵蚀面积而无需制图的县域尺度评价。软件判断法较栅格统计法侵蚀差异最小，运算时间适中，成图效果佳，又可实现侵蚀矢量化表达，适合县域尺度土壤侵蚀评价与制图。地块评价法无法生成不同侵蚀强度面积，且较栅格统计法侵蚀面积和不同土地利用侵蚀面积差异较大，不适合县域尺度土壤侵蚀评价。

3) 基于矢量的2种计算方法，数据量大，运算时间长，成图效果较好，但土壤侵蚀面积、强度及不同土地利用侵蚀面积较栅格计算法差异较大，无法准确反映土壤侵蚀情况，适用于土壤类型、坡度、植被覆盖度相对一致的平原区土壤侵蚀评价。